전국 기후변화 영향평가를 위한 분포형 수문분석 툴 개발
Development of Distributed Hydrological Analysis Tool for Future Climate Change Impacts Assessment of South Korea
김성준*･ 김상호*･ 조형경*･ 안소라*,†
Seong Joon Kim ･ Sang Ho Kim ･ Hyung Kyung Joh ･ So Ra Ahn
Abstract
The purpose of this paper is to develop a software tool, PGA-CC (Projection of hydrology via Grid-based Assessment for Climate Change) to evaluate the present hydrologic cycle and the future watershed hydrology by climate change. PGA-CC is composed of grid-based input data pre-processing module, hydrologic cycle calculation module, output analysis module, and output data post-processing module. The grid-based hydrological model was coded by Fortran and compiled using Compaq Fortran 6.6c, and the Graphic User Interface was developed by using Visual C#. Other most elements viz. Table and Graph, and GIS functions were implemented by MapWindow. The applicability of PGA-CC was tested by assessing the future hydrology of South Korea by HadCM3 SRES B1 and A2 climate change scenarios. For the whole country, the tool successfully assessed the future hydrological components including input data and evapotranspiration, soil moisture, surface runoff, lateral flow, base flow etc. From the spatial outputs, we could understand the hydrological changes both seasonally and regionally.
Keywords:Grid-based; distributed hydrological model; PGA-CC; hydrologic cycle; climate change assessment
* Dept. of Civil & Environmental System Engineering, Konkuk University, Seoul, Republic of Korea
† Corresponding author
Tel.: +82-2-444-0186 Fax: +82-2-444-0186 E-mail: [email protected]
Received: October 22, 2014 Revised: January 27, 2015
Ⅰ. 서 론
기후변화는 앞으로 수세기 이상 계속 진행될 것으로 전망 이다. 따라서 기후변화에 대한 수자원 적응 기술개발은 현재 의 온실가스감축실행 여부와 상관없이 미래 수자원 안보를 위해 필수적인 연구라고 할 수 있다. 우리나라 미래 수자원의 안정적인 적응환경을 도모하기 위해서는 기존의 다양하고도 방대한, 그리고 새로이 제공되는 기후변화 시나리오 (SRES, RCP 기반의 GCM자료)에 대한 신속하고도 신뢰도 높은 영 향평가기법과 체계가 필수적이라 할 수 있다. 즉, 앞으로도 수 도 없이 쏟아지는 자료들을 대상으로 표준적인 그리고 시공 간적으로 다양하고도 활용성이 높은 수자원관련 정보를 생산 해낼 수 있는 평가과정 및 툴의 개발이 필요하다.
기후변화 시나리오와 수문분석 툴을 이용하여 영향평가를 수행한 연구는 국내외적으로 활발하게 이루어지고 있다. 국 외연구로 Surfleet et al. (2012)는 미국 오리건주 샌티엄강 유 역을 대상으로 VIC, PRMS, GSFLOW 모형을 이용하여 기
후변화에 따른 수문 모델링을 통해 불확실성을 평가하였고, Cornelissen et al. (2013)은 서아프리카 유역을 대상으로 WaSiM, SWAT, UHP-HRU, GR4J 모형을 이용하여 기후변 화와 토지이용변화에 따른 유출변화를 예측하였다. 국내에 서도 PRMS, SLURP, SWAT 모형 등 을 이용하여 국내 하천 유역에 대하여 기후변화에 따른 수문순환 영향평가를 수행한 바 있다 (Ahn et al., 2011; Bae et al., 2011; Park et al., 2014).
기존 연구들은 준분포형 및 분포형 모형을 주로 이용하여 특 정 유역의 수문 영향평가를 수행하였다. 전국을 대상으로 표 준적인 시공간적 자료를 활용한 미래의 수문정보 생산을 위 해서는 GIS 기반의 기후변화 평가용 분포형 전국 수문분석 툴이 필요할 것으로 판단된다.
또한 국내에서 지금까지 수자원측면의 기후변화 연구는 꾸준히 진행되어 왔으며, 주요 연구로는 수자원의 지속적 확 보기술개발사업단 (2001~2011), 이상기후대비 시설기준연 구단 (2005~2010), 기후변화 대비 국가 물안보 확보방안 (2007~2011), 기후변화에 의한 수문 영향분석과 전망 연구단 (2009~2012), 차세대 홍수방어기술개발 연구단 (2008~2013) 등이 있다. 이들 연구를 통하여 수자원의 영향평가와 관련된 방법론들이 연구되었으며, 다양한 미래 수자원관련 결과들 이 생산되었으나, 이들 연구결과들이 가지는 불확실성의 한 계 그리고 현재에도 계속 생산되는 신 기후변화 시나리오들 에 의하여 활용도 되기 전에 과거의 정보로 묻혀버리곤 한다.
Fig. 1 Process diagram of PGA-CC (Kim et al., 2012)
따라서 우리나라 전역을 대상으로 미래 기후변화에 따른 수문 변화를 총체적으로 분석하기 위한 수문순환 평가기법의 개발과 더불어 기후변화 평가용 입력자료의 전처리과정, 출 력자료의 후처리과정, 출력결과의 분석모듈 등을 포함한 사 용자편의시스템을 개발하여, 이 툴을 이용한 신속하고도 주 요과정의 일원화를 통한 자료 및 결과의 불확실성을 줄여주 는 노력이 필요하다고 본다.
본 연구에서는 이러한 시도방법의 하나로서, 격자기반 광 역 분포형 유역수문모형을 코어로 하여, 우리나라 전역을 대 상으로 현재 수문순환 및 미래 기후변화에 따른 수문변화를 모의할 수 있는 소프트웨어 툴을 개발하고자 한다. 이 툴에는 격자기반의 입력자료 전처리모듈, 수문순환 산정모듈, 모델 결과의 다양한 분석모듈, 출력자료의 후처리모듈을 개발하 고, 개발된 툴로 우리나라 전역을 대상으로 기후변화 시나리 오에 의한 전국 수문변화의 결과를 시공간적으로 생산하여 그 활용성을 검토하고자 한다.
Ⅱ. PGA-CC 소프트웨어 툴의 개발
1. 개요
PGA-CC (Projection of hydrology via Grid-based Assessment for Climate Change)는 광역의 수문순환 기작을 격자기반으 로 해석하는 수문모델을 탑재하고 모델의 입출력을 포함하여 GUI (Graphic User Interface) 환경으로 구축한 GIS (Geographic Information System)기반의 분포형 연속수문해석 소프트웨
어 툴로서, 우리나라의 미래 기후변화 시나리오를 입력자료 로 하여 미래의 전국단위 수문변화를 평가할 수 있도록 구성 되어 있다 (Fig. 1). PGA-CC 모형의 개발의 상세 개요 및 시 스템 구조 등은 Kim et al. (2012)에 소개된 바 있다.
PGA-CC는 전국을 대상으로 하는 분포형 수문모델의 방 대한 지형 및 기상 입력자료를 폴더 단위의 일괄 설정이 가능 한 입력자료 자동화 기능이 있으며, 분포형 자료들의 시각적 기능을 강화하기 위해 확대, 축소, 이동, 거리 및 면적 측정 등 의 GIS Viewer 및 Converter를 통한 GIS 자료 제어 및 변환기 능을 두고 있다. 또한 모형의 결과를 다양하게 표현하기 위해 테이블과 그래프에서는 기본적으로 분포형 수문모형으로 모 의된 시간에 따른 강우와 유출 항목을 표현토록 하였으며 그 외에도 증발산, 침투, 직접 및 기저 유출 등 개별적인 수문요 소 항목들도 한눈에 파악할 수 있도록 표현하였다. 유역단위 의 물수지 맵에서는 각 수문순환 요소들의 모의값 및 실측값 을 수문순환 모식도 상에 개별 컴포넌트별로 표현하여 수문 요소들 간의 분배형태를 파악할 수 있도록 하였고, 분포맵에 서는 특정 수문순환 요소를 격자별 분포도로 확인할 수 있도 록 하였다.
2. 특징 및 구성
Tool의 코어인 분포형 수문모델은 Fortran으로 코딩하여, Compaq Fortran 6.6c를 이용하여 컴파일 하였으며 사용자 편의 환경을 제공하기 위한 GUI (Graphic User Interface)는 Visual C#으로 구성하였다. 특히 GIS 기능 개발과 관련하여 Open GIS 중 하나인 아이다호 주립대학에서 개발한 Map
Fig. 2 GUI (graphical user interface) of PGA-CC
Window를 이용하여 GIS 자료처리 기능과 테이블, 표와 같 은 인터페이스를 구성하고 있는 대부분의 요소들을 구현하 였다.
PGA-CC는 Fig. 2와 같이 모형의 실행에 필요한 입력 자료 의 관리 및 제어를 위한 ①공간자료 입력처리부분, ②기상자 료 입력처리부분, ③모형의 입력 및 출력자료의 지도화를 위 한 GIS Viewer 및 자료변환부분, ④모형의 핵심 코어인 분포 형 수문순환 실행부분 그리고 ⑤다양한 출력형식을 통한 모 형의 실행결과 가시화를 위한 출력결과 처리부분으로 이루어 져 있다. 각 부분은 입력된 공간기상자료로부터 모형의 실행 을 거쳐 출력결과를 분석하는 일련의 모델링 절차를 표준화 하고 공간자료 처리를 자동화 하도록 개발하였다. 또한 각 부 분은 추후 기후변화 평가 고도화 및 기능 확대에 따른 시스템 추가개발의 편의성을 위해 OCX 및 EXE 등 개별 컴포넌트 형 식으로 개발하여 기존 시스템의 큰 수정 없이 업그레이드가 가능토록 하였다.
시스템의 화면구성은 Fig. 2와 같이 ①메뉴바, ②레이어,
③뷰어, ④테이블, ⑤밸런스맵, ⑥그래프, ⑦분포맵, ⑧상태 바로 이루어져 있다. 시스템의 주요기능으로는 크게 공간기 상자료 입력 자동화, GIS 자료 제어 및 변환, 표, 그래프 및 타 임스케일을 통한 출력 자료의 그래픽 표현 등이 있고, 다양한 사용자 입출력 관련 GUI 구현을 위해 표 및 그래프 관련 오픈 소스 활용, (주)마이크로소프트사의 닷넷 플랫폼 개발언어인 C#을 이용하여 개발하였다.
3. 분포형 수문모델 개요 및 매개변수 설정
Fig. 3은 PGA-CC에 탑재된 분포형 수문모델의 모듈들을 보여주고 있다. 크게 입력자료의 전처리모듈, 수문순환 산정 모듈, 모델결과의 다양한 분석모듈, 출력자료의 후처리모듈 이 있으며, 그 외에도 미래 토지이용 및 식생변화 예측모듈도 탑재되어 있다.
특히, 입력자료의 전처리모듈에서는 공간기상자료의 입력 을 자동화하여 분포형 수문모형의 방대한 지형 및 기상 입력 자료를 폴더 단위의 일괄적 설정이 가능하도록 개발하였고, 입력자료에 대한 미리보기 (Thumbnail) 기능을 통하여 전체 적인 자료의 파악이 가능토록 하였다. 또한 각 입력자료 간의 시간적, 공간적 특성을 고려하여 자료의 오류를 자동으로 검 수토록 하여 프로젝트 구축의 편의성을 증대시키고자 하였 다. 모형의 입력자료로는 크게 공간기상자료와 공간입력자 료로 구성되어지며, 모든 입력자료는 INPUT 폴더 안에 구축 되어야한다. 입력자료의 형식은 모두 아스키 (ASCII) 파일포 맷 (*.asc) 이며, 이에 대한 외부 타 포맷의 그리드를 아스키로 변환해 주는 기능 또한 본 프로그램에서 제공하고 있다.
수문분석은 대상지역을 일정 크기의 격자로 구분하고, 격 자별로 3단 구성의 형태를 가진다. 각 격자에서 수평으로는 지표유출, 중간유출, 기저유출이 계산되며, 연직방향으로는 강우, 증발산, 침투, 침루 등이 모의된다. 일단위로 물수지를 산정하며, 크게 토양수분, 증발산, 유출 산정모듈로 구성되었 다. 격자별 토양수분은 Hong et al. (2010)에서 제시한 다음의
Fig. 3 Outline of distributed continuous hydrologic modeling (Kim et al. 2014)
물수지 식 (1)에 의하여 일별로 산정된다.
(1)
여기서, 는 최종 토양수분량 (mm), 는 일의 초 기토양수분량 (mm), 는 시간 (day), 는 일의 강수량 (mm), 는 일의 지표유출량 (mm), 는 일의 중간 유출량 (mm), 는 i일의 기저유출량 (mm), 는 일의 증발산량 (mm)이다.
증발산량 추정을 위하여 FAO Penman-Monteith 식 (Allen et al. 1998)을 사용하였다. 토양의 저류능을 추적하여 SCS- CN (Soil Conservation Service Curve Number)법으로 지표 유출을 산정한다. 하천을 통하여 하루 이상 유하하는 지표유 출의 경우에는 식 (2)와 같이 SWAT에서의 감수곡선식을 사 용하였다. 중간유출 추적을 위한 지표하 흐름은 토양수분이 포장용수량을 초과할 때 다음 식을 적용하여 계산한다 (Beven, 1982; Sloan and Moore, 1984).
∙ exp
(2)
여기서, 는 지표유출량, ′는 주어진 날 소유역에 서 발생한 유출량 (지표유출체적), 은 전날 유출되지 않은 유출량, 는 지표유출 지체매개변수, 는 집중
시간 (hr)이다. 는 하천경사와 하천연장에 의하여 정해 진다.
(3)
≤ (4)
여기서, 는 지표하 유출량 (㎥/sec), 는 지표하층의 경사 (m/m), 은 포화투수계수 (m/sec), 는 토양수분 함량 (㎥/㎥), 는 포장용수량 (㎥/㎥), 는 유효공극률 (㎥/㎥)이다. 지표하 유출의 감수곡선식은 식 (5)를 사용하 였다.
(5)
여기서, 는 감수곡선상의 어떤 시각에 있어서의 유량이 고, Qt는 보다 시간 이후의 유량크기, 은 감수상수 (<1), 는 토양 및 대수층의 특성을 표시하는 계수로서
ln의 관계를 가진다. 보다 자세한 이론내용은 Kim
and Chae (1998), Kim et al. (2003), Kim et al. (2005), and Hong et al. (2010)에서 찾아볼 수 있다.
PGA-CC 메뉴바의 “Parameters”에서는 모델의 주요 매개 변수를 설정하는 부분이 있다 (Fig. 4). 매개변수들은 대부분 유출을 조정하며, 이를 통해 다른 수문요소에 영향을 미치는
Fig. 4 Composition of input screen for setting parameters
Table 1 Spatial input data of PGA-CC
File name Type Input data
Map.asc ASCII Map Boundary
Z.asc ASCII Observatory Altitude Zws.asc ASCII Wind gauge Altitude
H.asc ASCII Vegetation Height
RL.asc ASCII Air Resistance
LAT.asc ASCII Latitude
Landuse_11.asc ASCII Landcover, Landuse
SODEP.asc ASCII Soil Depth
KS.asc ASCII Saturated Hydraulic conductivity POE.asc ASCII Effective Porosity
FDC.asc ASCII Field Capacity
PWP.asc ASCII Wilting Point
LAI (Folder) ASCII LAI (Leaf Area Index)
Table 2 Meteorological input data of PGA-CC
File name Type Input data
PR ASCII Precipitation
RH ASCII Relative Humidity
WS ASCII Wind Speed
TM ASCII Mean Temperature
TX ASCII Max. Temperature
TN ASCII Min. Temperature
SR ASCII Sunshine Duration
Table 3 Model results of PGA-CC
Item Type Model results
Table CSV file Creation of table for each hydrologic components (annual, monthly, daily) Graph CSV file Creation of graph for each hydrologic
components (Period and range setting) Water
balance CSV file Creation of image for water balance Distributed
map ASC file
Creation of distribution map for each hydrologic components (annual, monthly, daily)
구조이다. 여기서 매개변수를 통해 지표유출, 중간유출 그리 고 기저유출의 비율을 조정할 수 있으며 이는 총유출에 영향 을 미친다.
4. 입출력 자료
PGA-CC의 구동을 위한 모든 입력자료는 ASCII 파일로 입력받도록 구성되어 있다. ASC 파일의 헤더부분에서는 행 (row), 열 (column), 좌상단 X, Y좌표, 격자크기, 결측값 (Nodata)를 설정하여야 한다. 전국을 대상으로 하므로, 격자 의 최소 크기는 1 km×1 km로 한다. 입력자료로는 크게 공간 자료 (Table 1)와 기상자료 (Table 2)로 구성되며, INPUT 폴 더 안에 구축되어야 한다.
공간자료에서 관측소 고도 분포도는 관측소 제원을 통해 해발고도를 기준으로 공간보간 (Interpolation) 하거나 관측 소 이외의 지역은 DEM을 사용하도록 한다. 풍속 측정 높이 분포도 역시 관측소 제원을 통해 해발고도를 기준으로 공간 보간 (Interpolation) 하거나 풍속계 높이가 없을 경우 일반적 으로 10 m를 적용한다. 토지이용도는 대분류를 권장하며, 식 생 높이 분포도 및 공기 저항도는 입력된 토지피복 분류별로 기존 연구문헌을 활용하여 적정한 값을 선정하여 입력한다.
위도분포도는 전체 유역도의 범위를 ASC 파일에서 추출하 여 북쪽과 남쪽의 위도를 계산하여 이를 전체 행의 수만큼 등 분한다. 이후 각 행별 위도를 ASC 파일에 입력한다. 토양깊 이, 투수계수, 유효공극률, 포장용수량, 영구위조점 분포도는 토양도를 통해 추출이 가능하다. 엽면적 지수 (LAI)는 위성영 상을 사용하는 방법으로 MODIS LAI Product를 사용하거나, 회귀식을 사용하여 산정하는 방법이 있다.
모델의 결과는 분포맵인 ASCII 파일 (*.asc)과 Text 파일 (*.csv) 형태로 출력이 된다. 강우량, 총유출량, 증발산량, 침 투량, 토양수분, 지표유출, 중간유출, 기저유출, 침루량 등 모
든 수문요소들이 지정된 폴더별로 출력된다. 또한 TEXT_
RESULT 폴더에서는 전국 수자원단위지도 기반의 권역별 (대권역 및 중권역) 일별 수문정보를 출력하도록 되어 있다.
모델의 결과들은 GUI의 Model Output 탭에서 Table, Graph, Water Balance Map, Distributed Map으로 확인할 수 있다 (Table 3).
Fig. 5 GIS data (DEM, soil and land cover)
Fig. 6 Study area for model calibration (Yongdam Dam watershed)
Ⅲ. PGA-CC의 활용성 검토 1. 전국단위 모델구성
1) 공간자료의 구축
DEM (Digital Elevation Model)은 1:5,000 NGIS (National Geographic Information System) 수치지도로부터 30 m 해상 도의 수치표고모델을 작성하였다. 토양도는 농촌진흥청 토 양물리과에서 제공한 1:25,000 정밀토양도를 사용하였다. 토 지이용도는 환경부에서 제공하는 1:25000의 중분류 토지피 복 분류도를 사용하였다 (Fig. 5).
2) 기상자료의 구축
기상청 산하 68개의 기상관측소 자료를 수집하여 1982~
2010년까지의 7개의 일 기상자료 (강수, 최저/평균/최고온도, 상대습도, 일조시간, 풍속)를 역거리 가중법 (IDW: Inverse Distance Weight)을 이용하여 구축하였다.
2. 분포형 수문모델의 검보정
본 연구에서 모델의 검보정은 용담댐 유역을 대상으로 하였 다. 이 유역에는 1개의 기상관측소와 13개의 AWS (Automatic Weather System), 한국수자원공사에서 운영하는 4개의 토양
Table 4 Calibrated model parameters of Yongdam Dam watershed
Parameters Definition Unit Min. Max. Value
inf_rt Soil infiltration ratio % 0.001 0.50 0.0062
per_rt Soil percolation ratio % 0.001 0.50 0.17
surlag Surface runoff lag coefficient - 1 10 4
slp_l Lateral flow recession curve slope mm/day 0.01 10.0 0.8
time_l Lateral flow lag time day 1 30 6
slp_b Base flow recession curve slope mm/day 0.001 5.0 0.3
time_b Base basin lag time day 1 90 7
수분관측소 (계북, 부귀, 안천, 천천), 농촌진흥청에서 운영하 는 1개의 토양수분관측소 (장수)가 있다 (Fig. 6). TDR (Time Domain Reflectometry)방식으로 측정하며, 평균토심 10 cm 측정 자료이다. 3개 지점 (용담댐, 천천, 동향)의 8년간 (2002- 2009)의 유출량 자료와 2008년의 토양수분자료를 이용하여 검보정을 실시하였다. 보정시 첨두 유출과 기저 유출을 기준 으로 유량과 감수곡선 그리고 토양수분에 영향을 미치는 매 개변수를 선정하여 검보정을 실시하였다 (Table 4). 그 외 지 역의 검보정 결과는 Kim et al. (2014)를 참고하여 본 연구에 적용하였다.
2002-2005년 (4년)을 보정기간, 2006-2009년 (4년)을 검 증기간으로 사용하였으며, Table 4와 같이 7개의 유출관련 매개변수를 선정하였다. inf_rt와 per_rt는 기저유량에 크게 민감하였고, surlag은 지표유출을 재분배하여 유출되는 속도 를 조절하는 데 사용하였다. time_l, slp_l과 time_b, slp_b는 각각 중간유출의 집중시간과 경사, 기저유출의 집중시간과 경사를 나타낸다. 따라서 이들 값이 커질수록 첨두 유출량이 작아지고 유출 속도가 느려지는 특성을 가진다 (Kim et al., 2014). 모형의 보정 방법은 먼저 유출에 관련된 매개변수를 조정하여 기저유출량, 감수곡선 형태, 첨두유출 순으로 보정 을 실시하한 뒤, 토양수분에 관련된 매개변수를 조정하여 시 행착오법으로 보정을 수행하였다.
Fig. 7은 모델의 검보정에 의한 3개지점의 실측치와 모의 치 수문곡선을 비교한 것이며, Table 5는 통계분석 결과를 정 리하였다. 3개 지점의 평균 NSE는 0.69, R²는 0.80이었다.
Fig. 8은 5개 토양수분 측정지점의 실측치와 모의치를 비교하 여 도시한 것이다. 5개 지점의 평균 NSE는 0.42, R²는 0.59이 었다.
3. 전국단위 기후변화에 따른 수문 영향평가
미래 기후에 따른 전국의 수문 영향평가를 실시하기 위하 여 HadCM3 B1, A2 기후변화 시나리오자료를 적용하였다.
본 연구에서는 현재 상태를 1980년-2009년의 30년 (Baseline),
미래는 2040s (2030-2059), 2080s (2070-2099)로 구분하여 분석하였다. 기상자료는 전국의 Baseline 자료를 이용하여 상세화 과정을 거쳤으며, 기상자료를 일별로 구축한 후 모델 을 구동하였으며, 각 단위별로 수문인자들의 변화를 평가하 였다.
Table 6은 HadCM3 기후변화 시나리오에 의한 미래 시기 별 전국 수문변화를 정리한 것이고, Fig. 9~11은 Baseline기 준 미래 (2040s, 2080s) 계절별 유출량, 증발산량, 토양수분 변화 분포도를 각각 보여주고 있다. 표에서 HadCM3 A2의 미래 수문변화를 보면, 2080s로 가면서 강수와 기온은 5.7 %, 3.2 ℃ 증가하고 있으며, 증발산량은 41.2 %까지 증가하고 있 다. 지표유출은 9 % 증가하나 중간유출 및 기저유출은 각각 26.7 %, 20.3 % 감소하여, 총유출은 0.5 % 증가하였다. 토양 수분은 강수의 증가보다는 기온의 상승영향으로 2.1 % 감소 하는 것으로 나타났다. B1 시나리오에서도 A2 시나리오와 비슷한 경향을 보여주고 있다. 그림의 미래 계절별 수문변화 분포도를 보면, 어느 계절에 그리고 어느 지역이 각 수문요소 들의 변화가 크게 있는지를 파악할 수 있으므로, 이에 대한 적 절한 유역관리의 정보를 효과적으로 얻어낼 수 있다고 판단 된다.
Ⅳ. 결 론
본 연구에서는 기 개발된 격자기반 광역 분포형 유역수문 모형을 코어로 하여, 우리나라 전역을 대상으로 현재 수문순 환 및 미래 기후변화에 따른 수문변화를 모의할 수 있는 소프 트웨어 툴인 PGA-CC (Projection of hydrology via Grid-based Assessment for Climate Change) 개발을 시도하였다. PGA- CC는 크게 격자기반의 입력자료 전처리모듈, 수문순환 산정 모듈, 모델결과의 다양한 분석모듈, 출력자료의 후처리모듈 로 구성되어 있다. 모형의 개발내용 및 적용성 평가를 위한 연 구내용을 요약하면 다음과 같다.
(a) Yongdam
(b) Cheoncheon
(c) Donghyang
Fig. 7 Comparison of the observed and model simulated streamflow at three locations of Yongdam Dam watershed
Table 5 Calibration and validation results of streamflow at three calibration points of Yongdam Dam watershed
Point Precipitation (mm)
Streamflow (mm) Runoff ratio (%)
R2 NSE
Obs. Sim. Obs. Sim.
YD 1478.7 878.8 906.9 56.8 59.4 0.85 0.82
CC 1462.5 845.7 880.0 55.9 58.3 0.79 0.63
DH 1291.6 945.8 740.6 72.1 55.1 0.76 0.61
YD: Yongdam, CC: Cheoncheon, DH: Donghyang, R2: Determination Coefficient, NSE: Nash-Sutcliffe Model Efficiency
(a) Ancheon
(b) Bugwi
(c) Cheoncheon
(d) Gyebuk
(e) Jangsu
Fig 8 Comparison of the observed and model simulated soil moisture at five locations of Yongdam Dam watershed
Table 6 Summary of future predicted annual hydrologic cycle for HadCM3 B1 and A2 scenarios of whole country
Component Baseline
(2001-2009)
B1 Scenario A2 Scenario
2040s 2080s 2040s 2080s
PCP (mm) 1192.7 1216.3 (+2.0%) 1241.6 (+4.1%) 1227.0 (+2.9%) 1261.2 (+5.7%)
Tmean (℃) 12.6 14.1 (+1.5℃) 15.6 (+3.0℃) 14.9 (+2.3℃) 15.8 (+3.2℃)
EVAPO (mm) 435.2 527.6 (+21.2%) 564.8 (+29.8%) 586.1 (+34.7%) 614.6 (+41.2%)
SMOIS (%) 23.3 22.2 (-1.1%) 21.6 (-1.7%) 21.8 (-1.5%) 21.2 (-2.1%)
Qsurf (mm) 581.5 596.5 (+2.6%) 626.1 (+7.7%) 598.5 (+2.9%) 633.6 (+9.0%)
Qlat (mm) 6.1 5.0 (-17.9%) 4.7 (-23.7%) 4.8 (-21.9%) 4.5 (-26.7%)
Qbas (mm) 227.7 200.8 (-11.8%) 187.2 (-17.8%) 195.0 (-14.3%) 181.4 (-20.3%)
Qtot (mm) 815.3 802.3 (-1.6%) 818.0 (+0.3%) 798.3 (-2.1%) 819.5 (+0.5%)
PCP: precipitation, Tmean: mean value temperature, EVAPO: evapotranspiration, SMOIS: soil moisture, Qsurf: surface flow, Qlat:
subsurafce flow, Qbas: base flow, Qtot: total flow
Fig 9. Changes in future seasonal streamflow for HadCM3 B1 and A2 scenarios
Fig 10. Changes in future seasonal evapotranspiration for HadCM3 B1 and A2 scenarios
Fig. 11. Changes in future seasonal soil moisture for HadCM3 B1 and A2 scenarios
1. 분포형 수문모델은 Fortran 코딩, Compaq Fortran 6.6c로 컴파일 하였으며 GUI (Graphic User Interface)는 Visual C#으로 개발하였다. 특히 MapWindow를 이용하여 GIS 자료처리 기능과 테이블, 표와 같은 인터페이스를 구성하 고 있는 대부분의 요소들을 구현하였다.
2. 모델의 검보정은 용담댐 유역을 대상으로, 3개 지점 (용담 댐, 천천, 동향)의 8년간 (2002-2009)의 유출량 자료와 2008년의 토양수분자료를 이용하여 검보정을 실시하였 다. 3개 지점의 유출량에 대한 평균 NSE는 0.69, R²는 0.80
이었고, 5개 지점의 토양수분 평균 NSE는 0.42, R²는 0.59 이었다.
3. PGA-CC를 이용하여 HadCM3 B1, A2 기후변화 시나리오 자료에 의한 전국의 미래 수문 영향평가를 실시하였다. HadCM3 A2의 미래 수문변화를 보면, 2080s로 가면서 강 수와 기온은 5.7 %, 3.2 ℃ 증가하고 있으며, 증발산량은 41.2 % 증가, 총유출은 0.5 % 증가, 토양수분은 2.1 % 감소 하는 형태로 잘 모의됨을 확인하였다. 모델의 결과인 미래의 수문변화 분포도를 보면, 어느 계절에 그리고 어느 지역이
및 댐 운영, 관개량 등의 기작을 상세히 모의하지 못하는 한계 점이 있으며, 보다 정확한 유역의 수문순환 모의를 위해서는 향후 댐 운영, 관개량, 융설 모의, 수질 모의 등의 기능이 추가 로 개발되어야 할 것으로 판단된다.
사 사
본 연구는 국토교통부 물관리연구사업의 연구비지원 (14 AWMP-B079364-01)에 의해 수행되었습니다.
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